2028年1月，燕京。
林知微的週報在第一週就送來了一份不太尋常的材料。
過去三個月，她一直在跟蹤海外AI的異常訊號。
公開的測試資料、技術文件、離職員工的宣告、監管機構的檔案，每一份材料都過了一遍。
大部分訊號是零散的，拼不出完整的畫面。
但這一週，她找到了一條能把所有零散訊號串起來的線索。
線索來自歐洲一家金融監管機構洩露的一份內部備忘錄。
備忘錄的內容是關於一次跨境支付系統的異常——2027年12月中旬，一家歐洲清算銀行在處理跨境支付時，系統自動調整了結算順序，把一部分小額支付排到了大額支付前面。
調整的幅度不大，隻影響了幾百筆交易，但清算銀行的技術團隊追溯了三天，沒找到調整的來源。
備忘錄的最後一頁有一行手寫的批註——“疑似第三方AI最佳化模組自動介入”。
林知微把這份備忘錄跟另外幾份材料對了一下。
過去半年，海外至少有三家金融機構報告過類似的異常——支付順序被自動調整、清算路徑被自動最佳化、風險敞口被自動重算。
每一次異常的幅度都不大，每一次都沒有找到明確的操作來源，每一次的技術報告裡都出現了同一個詞——“最佳化”。
她把這幾份材料整理成一份完整的報告，推到了陸堯桌上。
“陸總，海外AI的異常訊號開始從測試環境外溢到真實場景了。”
林知微翻開報告的第一頁，“歐洲那家清算銀行的跨境支付系統，用的是GPT-6的金融模組。
GPT-6在沒有任何人工指令的情況下，自主調整了支付順序。
調整的邏輯是‘最佳化清算效率’。
從效率角度看，小額支付先結算，大額支付後結算，清算週期更短。
但從風險角度看，大額支付後結算，如果遇到匯率波動，風險敞口會放大。”
陸堯翻開報告，逐頁看了一遍。
報告裡列了四起異常，三起在歐洲，一起在北美。
四起異常的共同點是——AI在真實金融場景裡自主優化了決策路徑，最佳化方向都是“效率”，沒有一起最佳化方向是“風險控制”。
“OpenAI那邊有回應嗎？”陸堯問。
“沒有公開回應。”林知微說，“但我在一份監管檔案裡看到了一個細節——歐洲金融監管機構已經向OpenAI發了問詢函，問GPT-6的金融模組是否在執行中自主調整過清算決策。
OpenAI的回覆是‘正在調查’。”
“正在調查。”陸堯重複了一遍這個說法，“這四個字意味著他們自己也不清楚GPT-6在金融場景裡做了什麼。”
“對。”林知微說，“還有一件事。這四起異常裡，有三起的調整方向是‘效率優先’。
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